Интерпретирането на относително евтините електрокардиограми (ЕКГ) с алгоритъм с изкуствен интелект (AI) може да се окаже прецизен скрининг за ключов прекурсор на сърдечната недостатъчност, твърдят учени.
Изследването, ръководено от учени в Медицинския център на Югозападния университет на Тексас, показва, че анализът на ЕКГ с изкуствен интелект може да бъде потенциална нискобюджетна стратегия за идентифициране на пациенти, които имат увреждане на сърдечната функция.
„Тези открития очертават AI-ЕКГ като практичен, мащабируем инструмент за скрининг, който може ефективно да идентифицира хора с риск от сърдечна недостатъчност в условия с ограничени ресурси, където достъпът до ехокардиография е ограничен”, каза -р Амбариш Пандей, доцент по вътрешни болести в катедрата по кардиология и в Училището по обществено здраве „Питър О’Донъл-младши“.
Според него, по този начин медицината може да се справи с критична празнина в глобалните сърдечно-съдови грижи.
В допълнение към д-р Пандей, който е водещ автор на изследването, екипът включва още д-р Нийл Кешвани, доцент по вътрешни болести в Югозападния университет на Тексас, и Бернард Самия, доктор по медицина и консултант по кардиология в болница „М.П. Шах“ в Кения, а също и президент на Кенийското кардиологично дружество.
Сърдечната недостатъчност – хронично състояние, при което сърцето не е в състояние да изпомпва достатъчно кръв, за да задоволи нуждите на организма – се увеличава в световен мащаб. Особено тежка е ситуацията в Субсахарска Африка, където ресурсите за здравеопазване са ограничени и пациентите развиват сърдечна недостатъчност в по-ранна възраст, въпреки че имат по-малко усложняващи състояния в сравнение с пациентите в развитите страни.
Преди да се установи наличието на сърдечна недостатъчност обикновено има предварителни сигнали и състояния като левокамерна систолична дисфункция (ЛКД), при която лявата камера на сърцето не изпомпва кръв ефективно.
Ехокардиограмите, които създават изображения на сърцето с помощта на ултразвук, са златният стандарт за диагностициране на този синдром и други предшественици на сърдечна недостатъчност, каза д-р Пандей. Но тези тестове са скъпи и развиващите се страни обикновено нямат оборудване и експертиза за тяхното извършване.
За да се справят с това несъответствие, д-р Пандей и колегите му са прибегнали до комбинирането на ЕКГ и изкуствен разум, при което типична ЕКГ – тест на електрическата функция на сърцето – се подобрява от AI алгоритъм, който търси доказателства за ЛКД и други предшественици на сърдечна недостатъчност.
Комбинацията от ЕКГ и AI показа обещаващи резултати при тестване в развити страни, но е рядко оценявана в развиваща се страна. Екипът е набрал близо 6000 пациенти, търсещи рутинна клинична помощ от осем здравни заведения в Кения, за да получат AI-ЕКГ. Подгрупа от тази група, общо 1444 пациенти, са били изследвани и с ехокардиограми, за да се проверят резултатите от AI-ЕКГ.
AI-ЕКГ има 99,1% отрицателна прогностична стойност, казват учените, което означава, че почти всички пациенти, чиито резултати не показват данни за ЛКД, са потвърдени с отрицателен резултат чрез ехокардиография.
Положителният AI-ЕКГ скрининг в проучването е свързан с други маркери за неблагоприятно сърдечно ремоделиране, включително хипертрофия на лявата камера и диастолична дисфункция.
Алгоритъмът демонстрира високо ниво на чувствителност, като правилно идентифицира 95,6% от хората, които са имали ЛКД, като същевременно показва висока специфичност при точното идентифициране на 79,4% от хората, които нямат това състояние.
Авторите казват, че техните открития подкрепят използването на AI-ЕКГ като скринингов инструмент за ЛКД в условия с ограничени ресурси, където систематичният ехокардиографски скрининг не е осъществим.
